MITA：弥合模型与数据之间的差距，实现测试时适应

MITA 提出了一种名为“中间相遇”的测试时适应新范式，通过能量优化鼓励模型和数据从相反方向进行相互适应，从而更有效地弥合模型分布与数据特征之间的差距，提升模型泛化能力。